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  • 物联网在医疗领域特别有用,但互操作性仍然是一个挑战

    物联网在医疗领域特别有用,但互操作性仍然是一个挑战

    随着物联网的发展,医学家发现物联网在医疗界将会大有用处,物联网将会给医疗界带来极大地帮助,但是凡事都有两面,物联网即给医疗领域带来了帮助,也给来了一些挑战。 从远程医疗预约到家庭健康监测仪,物联网(IoT)在医疗保健领域得到了广泛的应用。所有这些收集到的数据正在不断累积,然而,它们可能存在于各自的孤岛中。 与医疗保健机构合作的数据和分析公司HealthCatalyst产品管理副总裁Dan Soule表示:“改善医疗保健的互操作性是医疗系统、临床医生、患者甚至立法者的当务之急”。 “政府为解决互操作性所做的最新努力来自国家卫生信息技术协调员办公室(ONC),该办公室于2019年2月发布了一项拟议的互操作性和信息阻止规则。虽然这项立法的某些方面很有希望,但改善互操作性的尝试失败了,因为医疗保健数据的主要来源(电子病历)产生了非标准化的、异质的数据。” 电子病历确实是互操作性的绊脚石。它们是供应商试图在自己的系统孤岛中捕获用户的典型例子,与其他系统的互操作性非常有限,以至于在医院收编其他医疗机构的情况下,系统集成的任务非常艰巨,以至于每个独立的机构继续使用自己的电子病历。 这和物联网有什么关系?医疗保健组织使用许多不同种类的物联网设备,因此将数据整合在一起仍然是一项艰巨任务。 TigerConnect首席执行官布拉德·布鲁克斯(Brad Brooks)表示:“医疗保健提供了数字监测设备的完美组合,能够提供需要实时传输和分析(通过物联网)的重要数据,以便尽快做出响应”。“生理特征监测是该技术在医疗保健领域的最好例证。” 此外,物联网设备可用于监测在家中的患者,并促进患者与其医疗保健服务提供者之间的远程医疗预约。 布鲁克斯坚持认为,通过使用一个具有开放式API的公共协作层(或网络),可以与各种数据系统进行互操作,进而使医疗保健组织解决系统互操作性问题。但是,这取决于网络为各种医疗保健系统提供的API数量,以及医疗保健工作人员改变其操作流程以适应这些新系统的灵活性。 这也不是一蹴而就的。医疗保健系统改革缓慢,而且很少能够无缝地做到这一点。尽管有多年的压力,但医疗保健系统并不处在互操作性的最前沿。此外,整合物联网本身也很复杂,因为物联网市场拥有大量不同的设备、供应商和操作系统。 不过,如果基于云的协作平台能够克服这一难题,那么对医疗机构、从业者和患者的好处将是巨大的。 布鲁克斯说:“我们正进入一个围绕医疗服务交付取得快速进展的时期,因为互操作性和向云的迁移正在慢慢成为现实”。“对信息数字化的投资现已基本完成,现在,我们需要在护理站将数据与护理人员联系起来,以便更好地了解情况,更有效地协作,进而做出更好的治疗决策。在患者方面,远程医疗和远程患者监测将以显著更好的方式改变患者与医疗系统和医护人员的互动方式。” 以下是医疗保健服务提供者可以做的一些事情,以便更好地为这些新进展做好准备。 1、与供应商沟通 医疗机构与系统和物联网供应商沟通的越多,并且要求互操作性,他们可能看到的系统互操作性的进步也就越大。(来源物联之家网)尽管政府和行业都对医疗系统和物联网供应商施加了压力,要求他们实现标准化和互操作,但最有效的压力来自那些为这些技术付费的人。 2、将网络协作视为中间平台 如果基于云的协作平台可以为不同的医疗保健和物联网系统提供数百个API,那么这对于医疗机构来说是一个很好的方法,可以避免集成带来的痛苦和成本。 3、永远不要忘记操作流程 系统互操作是一回事,而医疗机构、诊所、医生和患者之间的互操作是另一回事。所有这些都有预先定义的操作方式,以及要遵循的政府法规,很显然,走出舒适区并学习新流程并不容易。 我们不能因为物联网带来的挑战就否定物联网在医疗领域的贡献,虽然带给我们医疗领域一些挑战,但是我相信,只要积极地面对总会克服,我们期待物联网带给我们的帮助。

    时间:2021-03-06 关键词: 医疗 物联网

  • 物联网仍将会改善医疗保健系统,并彻底改变我们看待健康的方式。

    物联网仍将会改善医疗保健系统,并彻底改变我们看待健康的方式。

    随着这几年物联网的兴起,物联网不仅影响着我们的生活,工作,医疗界的专家也发现物联网也深深影响着医疗行业的发展,现在不少医学者探索出不少的成果运用其中,已带来巨大的成果。 从可穿戴设备到远程监控和智能传感器,甚至是医疗设备集成,物联网不仅有能力保护患者的健康和安全,还能提高医护人员的护理水平。最重要的是,物联网支持早期干预,可以在家中监测患者和老年人住院后的生命体征,并自动报告异常事件,从而实现经济、高效的医疗保健方式。 以下是物联网即将彻底改变——在某些情况下,已经彻底改变——医疗保健的三种方式: 一、可穿戴设备 研究表明,佩戴智能手表的人数正在逐渐增长。Gartner最近报告表示,2017年全球可穿戴设备销售额增长了17%。该机构预测,2020年将是全球科技产业发展的分水岭,可穿戴设备营收将超越智能手机市场,规模可达617亿美元,销售量可望达到4.7775亿件。 顾名思义,物联网设备具备智能和互联的特性。它们有多种外形规格,具有优化的连接选项和功耗,适用于特定应用。对于医疗保健应用,可穿戴设备上的传感器以预定时间间隔向云平台提供信息,以分析和搜寻异常事件(例如,高血压,低氧饱和度,低/高心率,高葡萄糖等)。此外,如果某一种药物有效,再如果睡眠质量与一个地区糟糕的生命体征甚至传染病的迹象有关,这也可以提供反馈。 虽然总是需要血液检测,但随着可穿戴技术变得更加先进和准确,更多的医疗保健测量可以通过这种技术来完成,并且将从侵入性形式转变为非侵入性形式。 二、外部传感器 技术已经走过了漫长的时期。小的可穿戴设备——例如智能手表、戒指和贴片,可以在低功耗模式下使用,电池可以使用多年。许多人通过蓝牙、Wi—Fi甚至蜂窝移动连网来传送数据。这对患有慢性疾病和健康状况不佳的患者至关重要,在很大程度上消除了他们重返医院的可能,现在可以在家中佩戴传感器来监测他们的生命体征,甚至在数据出现异常或引起关注时提醒医生。 今天,无线传感器系统可以收集以前从未获取过的医疗数据。通过传感器、微控制器、微处理器和网关,传感器数据被进一步分析并发送给云中心,然后再发送给护理人员。物联网设备网络可以直接相互连接,以捕获和共享重要数据。 三、主动预防性护理 可穿戴设备和传感器可以让人们管理自己的医疗保健和福祉。对于生病的患者或尝试预防病情恶化的患者,可穿戴设备和普通外部传感器可以提供一定程度的自主权,同时仍让医生控制需要采取的行动。特别适用于老年人或痴呆症患者,它还有一个GPS,可以预先设定安全区域,并可以通知适当的当事人让他们知道该人处于危险之中。 此外,从这些物联网设备收集的数据不仅可以被医疗服务提供者使用,也可以被保险公司、医院、健身中心等使用,以得出各种结论。所有这一切都可以通过数百万人在相对较短时间内以极低成本获得数据。但到目前为止,我们还不得不依靠形成的患者库来进行各项研究,大多数都是手动进行的。 传统上,当人们想到家庭保健时,他们会考虑血压测量和糖尿病检测。但是,通过新的物联网技术,越来越多的事情都可以在家中完成。尽管仍有挑战需要克服(例如,传感器需要传送数据,并且需要附近热点;或者,如果设备是蓝牙连接,它还将需要另一个设备配合,比如手机),但物联网仍将会改善医疗保健系统,并彻底改变我们看待健康的方式。 物联网与医疗的结合,让我们更加准确地看待我们的健康方式,物联网即将改变医疗保健。

    时间:2021-03-03 关键词: 医疗 物联网

  • 对医疗机构的五条建议,以确保他们能够充分利用物联网的力量

    对医疗机构的五条建议,以确保他们能够充分利用物联网的力量

    在过去的几年中,物联网(IoT)迅速发展,越来越多的人们依赖物联网,成为一种现象。如今看到物联网这个词,已经变得如此受欢迎,以至于它的影响已经涉及到许多行业,医疗行业也不例外,医疗行业变得越来越依靠于物联网。 5年前,连网医疗设备市场基本上微不足道,但现在通过借助物联网的力量,预计未来五年的复合年增长率将达到38%。考虑到这一点,以下是对医疗机构的五条建议,以确保他们能够充分利用物联网的力量: 1、拥抱云 如今,云已经成为数字创新的默认平台,物联网也不例外。过去,IT部门经常被指责阻碍创新,但如今,很难找到一款利用内部IT部门而忽视独立云平台的快速增长的健康应用。后者不仅因为其可扩展性和成本优势而受到青睐,而且还促进了志同道合的先驱者和企业家社区的快速采用。这使他们能够投入新的增值服务,将导致物联网生态系统中网络的价值呈指数级增长。 2、向所有利益相关者开放解决方案 至关重要的是,物联网医疗设备、应用或解决方案的设计方式应使其产生的大数据民主化,从而允许所有利益相关者加入该方。这应该通过创建开放式结构来实现,该结构允许利益相关方自由地与相关产品交互,允许他们记录与该产品交互的人数,并使该设备的使用信息完全开放。 这使企业家和其他领导者能够向医疗机构中的众多利益相关方开放创新,包括患者、医生、服务工程师、经销商等。 3、不排除远程监控 从使用实时定位系统和射频识别跟踪医院资产和患者,到远程监控医院设备,全球医疗保健行业正在发生巨大变化。不久,患者可以不需要去找医生测量血压,如果出现任何异常,智能可穿戴设备将能够自动测量血压读数并通知患者和他们的医生。 4、与不太可能的合作伙伴协作 我们生活在一个知识溢出的时代,在这个时代,一个公司/部门的创新往往会产生刺激邻近部门或竞争对手公司增长的意想不到效果。这些溢出效应使得惊人的创新成为可能,因为企业开始意识到与看似无关的参与者合作能够创造价值。 例如,福特正在与医疗保健行业合作开发一种解决方案,如果有人在车内心脏病发作,该方案会通知附近的医院,并且可以在该人意识到自己有心脏病发作之前派救护车。 5、从数据中提取洞察力 许多人运动不均衡,一条腿比另一条腿分配了更多的重量,这可能会导致受伤。如果运动鞋可以提醒你不科学的运动习惯,这样你就能做些什么并避免受伤,这不是很好吗? 其次,运动鞋制造商肯定会从了解他们的产品是如何被使用的、使用频率、以及最容易磨损和撕裂的地方而受益,从而使开发出更好的鞋子? 更重要的是,这些设备生成的数据只会有助于提高它们的质量,因为这些智能会被添加回设备和其他医疗保健应用程序中。这可能有助于创造一个改进的循环,这无疑是一个积极的发展,并且可以看到医疗物联网市场的真正爆发。 总结 通过遵循这些建议,公司可以在竞争医疗物联网方面给自己一个明确的领先优势。很明显,连网医疗设备很快将在医疗保健领域变得普遍,并且它们将成为丰富和广泛的医疗物联网的一部分。此外,随着连网医疗设备的指数级增长和数据处理的持续改进,如果开发人员要将下一个大型应用程序推向市场,并把明天的医疗保健带给世界,那么想象力肯定是唯一需要克服的障碍。 如今不难发现医疗行业越来越多的与物联网有联系,医疗行业的专家将会在利用物联网的同时研究出更重要的成果,物联网将造福医学界。

    时间:2021-03-03 关键词: 医疗 物联网

  • AI将会改变医疗领域的哪些运作方式

    AI将会改变医疗领域的哪些运作方式

    人工智能(简称AI)又称智能机械和机器智能,是指由人制造的机器所显示的智能。一般来说,人工智能是指通过普通的计算机程序来表现人类智能的技术。这个词还指出了这样一个智能系统能否实现以及如何实现。 AI渗入各个层面 医疗资源供需矛盾是我国医疗行业面临的根本问题,也是AI医疗发展的主要驱动力。随着“AI+医疗”驶入快车道,我国医疗行业发生了巨大变革。在AI赋能的时代,我国各个领域都发生了巨大的变化,呈现出广阔的发展前景,主要表现在以下几个方面。 从技术层面来看,AI专利的申请在2006年、2008年、2010年分别达到了高峰期。在医院,我们看到许多AI专利应用的案例,这说明AI技术已经开始渗入这个行业,正在逐渐展现它的应用。可以说,AI已经正式打开了新医疗的大门。 从政策层面来看,国内各部委都出台了相关政策来促进AI医疗的发展。例如,2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》,将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署,描绘了面向2030年的我国AI发展路线图,旨在构筑AI先发优势,把握新一轮科技革命战略。 从医疗领域来看,医疗供给端资源不足、分布不均匀,严重制约着我国医疗行业的发展。AI的出现可将医疗效果提高30%~40%,减少多达50%的医疗成本,主要通过强大的计算能力、成熟的算法和海量的数据,使AI加速应用在医疗行业。此外,在医疗制度上的落地,国家卫生健康委员会也在积极推进AI的应用。5G牌照的发放让我们看到AI与5G的联合使用可以形成更多智能的设备,尤其是可穿戴设备。众多的创业公司在医疗行业发展的各个阶段相继涌现,都试图通过AI来催生企业的发展。 从场景驱动层面来看,AI在药物研发方面彰显优势。例如,通过AI进行虚拟药物筛选,可以减少实际筛选的药物分子数量。此外,利用AI还可以预测药物分子可能的活性,发现潜在的化合物,构建具有性能合理的化合物。除应用在药物研发方面外,AI还可以应用在疾病的辅助诊断、风险预测以及医院管理等场景。 AI赋能各个领域 从以上几个方面来看,AI与医疗健康领域的融合不断加深,应用场景更加广泛。我国医疗行业形成了“新模式”,出现了医疗服务模式“新常态”,主要体现在疾控领域、公共卫生领域、诊疗领域以及保险领域。 ●疾控领域 本次新型冠状病毒肺炎疫情的防控是疾控领域的重大事件。我们公司“啄医生”在这次疫情防控期间做了诸多工作。例如,在筛查阶段,我们将疑似患者分成轻级、中级及危重级等3个等级。根据患者的等级,当地政府可以及时采取不同措施进行防控。轻级患者可以送入方舱医院,危重级患者可以送入重症加强护理病房(ICU)进行急救。此外,我们还会对确诊患者进行病情评估、量化分析及定期的随访。我们可以从AI辅助的量化分析中看到,患者在用药之后的不同治疗阶段有着不同的变化,医生可以针对每名患者进行个性化的精准治疗。这就是AI给我们带来的便利。 ●公共卫生领域 在公共卫生领域,我们看到各个部门对慢性疾病的预防、管理付出了巨大的努力。在我国,18岁以上的人群中约有25%的高血压患者、10%的糖尿病患者。这些疾病给人们的健康带来了威胁。我们公司“啄医生”推出了针对糖尿病视网膜病变的检测技术,检出率、准确率在90%以上。该项技术的应用非常广泛,目前正在各个地方帮助公共卫生部门进行疾病筛查,让人们可以早发现、早治疗相关疾病。此外,5G与AI的结合在慢性疾病的管理中有着越来越多的应用。例如,可穿戴设备与AI的结合让高血压、心血管等慢性疾病进入了新的管理模式,为慢性疾病的预防及相应的治疗提供了非常好的解决方案。 ●诊疗领域 目前,AI医疗影像已成为我国AI医疗领域最为成熟的细分领域。门诊从筛查到确诊再到住院,大部分的检查都涉及影像,其中的影像数据是非常庞大的。我国现阶段采用的AI辅助诊断工具近60%集中在肺部。例如,我们公司“啄医生”的“数字肺”不仅可以帮助医生进行疾病诊断,还可以辅助外科医生进行肺部手术,可以非常好地自动分割肺部支气管、肺动脉及静脉,然后进行提取并对相应的手术路径进行各方面的计算。 此外,妇产科、骨科等领域也都已经借助AI进行辅助诊断。在骨科辅助诊断上,AI可以一键式、一站式地生成所有参数指标,极大地减少了临床医生的工作量;在手术规划上,AI可以自动分割与计算,帮助医生规划每一次手术要采用的最优方案。 总之,AI辅助诊断从病灶识别和标注、靶区的自动勾画和自适应量化分析以及影像三维重建等几个方面解决了医疗影像需求,推动了诊疗领域的发展,提高了医生的诊治效率。 ●保险领域 在过去30年,我国的基本医保做到了几乎覆盖14亿人的伟大成就。然而,一些重大疾病的个人支付比例还是相对较高,这就需要我们大力发展市场化的商业健康保险领域。然而,商业健康保险领域的发展一直比较缓慢,关键的一点是我们对一些医疗知识了解得不够全面,所以很难对一些疾病进行预测,对其未来的治疗效果也很难把握。AI的出现可以对这方面进行弥补,它可以预测健康状况的变化以及疾病的生长情况,从而为各类人群设计个性化险种。例如,AI可以对高血压患者进行专业险种设计,也可以对不同阶段的糖尿病患者进行疾病预测及对应的险种设计。总之,AI与医疗的结合可以说是精准医保的开始,真正可以做到从以疾病治疗为中心到以健康预防为中心的跨越,这也是我国医疗服务一直在努力的方向。 人工智能为我国的医疗服务提供了一条新的路径和方法,也给医疗行业带来了巨大的变革。人工智能作为新一代的创新技术,改变了医疗领域的供给侧和传统医疗机构的运作模式,使医疗更加高效、便捷、个性化,创造了巨大的增量市场。

    时间:2021-03-01 关键词: 人工智能 机器智能 医疗

  • 新型人工智能技术是如何揭开病毒控制细胞内部改变的

    新型人工智能技术是如何揭开病毒控制细胞内部改变的

    随着新型人工智能技术的提高,越来越多的医学人员运用其中,医学家利用人工智能探索出了极为重要的贡献。 2020年9月29日——西北大学的科学家和其他人在《自然》杂志上报道,人类巨细胞病毒利用人工智能技术对核内极性进行细胞质控制,这可能有助于识别病毒如何控制细胞的变化。研究人员指出,病毒可以控制细胞核的结构和遗传极性,这一发现强调了感染期间基因组组织的重要性,以及人工智能技术可以在多大程度上帮助科学家识别复杂的细胞内变化。 病毒可以控制细胞在许多方面,存在于细胞核直接控制的病毒蛋白的基因表达,在细胞表面或细胞质中可以扮演一个角色在控制细胞信号网络的蛋白质,例如,研究人员说,在每个情况下(包括在病毒感染),核将如何以及为什么和重组,5月底仍需要深入研究的问题。研究任何细胞的过程是一个核心的问题,活动的每一个细胞在细胞培养多少异质性,我们可以有一些没有发生在感染细胞感染的过程中,一些失败的感染,感染细胞,每个细胞在感染的不同阶段,也许在实验,很难控制和同步。 图片来源:CC0公共领域 研究人员可以对单个细胞进行成像,但这一过程需要分析大量细胞才能了解实际情况,而这往往是容易出错的。作为人类,我们很难不关注那些非常引人注目和更明显的表达形式,但这可能导致更主观的分析,或无意中夸大更容易被人类看到和研究的表现型。为了简化这一过程,研究人员开发了一种自动细胞成像系统,使用基于人工智能的网络(卷积神经网络)来识别和分析感染细胞的特性。由于现有图像分析工具的局限性,研究人员试图利用正在迅速改变我们世界的计算机视觉技术的最新进展,开发新的分析管道。 具体来说,研究人员可以向该系统提供大量的训练数据,帮助了解如何识别受感染的细胞以及细胞内感染的不同阶段;一旦这个网络被训练好,研究人员就会重新编程显微镜,以搜索含有细胞培养物的盖玻片并对其成像,这样系统就可以分类哪些细胞被感染,以及感染的阶段。研究人员可以对该系统进行编程,以识别特定参数,如细胞核中特定蛋白质的高度和位置,并生成对整个细胞特定区域的强度或“平均投影”的“行扫描”。沃尔什说:“当你对数千个细胞这样做时,你会得到一个用户独立的、完全公正的“空间免疫印迹”,它可以检测到受感染的细胞,而不是未受感染的细胞,或者与你的分析无关的细胞。” 使用这个系统,研究人员可以从感染细胞的样本中识别广泛的调整方法,这种方法可以产生强大的乙酰化微管结构(也就是说,存在于细胞质中的管状结构),它将坚持核膜及核细胞中的蛋白质来帮助控制肌动蛋白丝,这反过来,重组原子核内部结构,可以控制结构和遗传极性。令研究人员惊讶的是,这种病毒能够在细胞质中形成微管,有效地抓住细胞核表面,然后利用这一点从内到外重新编程细胞核的内部结构,形成受控形式。研究人员还发现肌动蛋白丝似乎也参与其中。 这项研究的结果可能会提高研究人员对感染细胞基因组组装的基本分子机制以及这种组装如何促进体内整体感染的认识。研究人员希望通过提供一个相对公正的人类巨细胞病毒复制阶段的神经网络来促进进一步的研究,以帮助建立可常规使用的基于社区的标准。

    时间:2021-03-01 关键词: 人工智能 机器智能 医疗

  • 改善人类疾病的治疗也需要靠人工智能

    改善人类疾病的治疗也需要靠人工智能

    人类疾病随着人工智能的发展得到了一定的改善,在人类疾病的治疗中,科学家利用人工智能得到极大的突破。 【1】Nat Med:开发出新型AI诊断工具 不需要进行检测就能预测COVID-19的感染风险 doi:10.1038/s41591-020-0916-2 近日,一项刊登在国际杂志Nature Medicine上的研究报告中,来自伦敦大学国王学院等机构的科学家们通过研究开发了一种人工智能诊断技术,其能根据机体症状来帮助预测个体患COVID-19的可能性。这种AI模型能利用来自COVID症状研究app中的数据,通过对比个体的症状和传统COVID检测的结果来预测一个人患COVID-19的风险,这就能帮助检测受限的确的人群进行COVID-19的筛查,目前在英国和美国的两项临床试验即将开始。 全球有超过330万人下载了该app,并且利用其来记录自身每天的健康状态,比如其是否感觉良好或有什么新的疾病症状,比如持续咳嗽、发烧、疲劳及味觉丧失等。文章中,研究人员对定期在app中记录自身健康状况、来自英国和美国250万人的数据进行分析,其中约有三分之一的人群记录了与COVID-19相关的症状,有18374名个体表示曾经接受过冠状病毒的检测,有7178人为阳性结果。 【2】Cell:AI从超1亿个分子中预测强力抗生素,杀伤超级耐药细菌 doi:10.1016/j.cell.2020.01.021 一项开创性的机器学习方法已经从1亿多个分子中识别出了强大的新型抗生素,包括一种可以对付多种细菌的分子--包括肺结核和被认为无法治愈的菌株。研究人员表示,这种名为halicin的抗生素是第一个被人工智能发现的抗生素。尽管人工智能以前曾被用于协助抗生素发现过程的某些部分,但他们表示,这是人工智能首次在不使用任何人类假设的情况下,从零开始识别出全新种类的抗生素。这项研究由剑桥麻省理工学院的合成生物学家Jim Collins领导,发表在Cell杂志上。 研究者Jacob Durrant表示,这项研究意义非凡。目前研究小组不仅确定了候选分子,还在动物实验中验证了有希望的分子。更重要的是,这种方法也可以应用于其他类型的药物,如用于治疗癌症或神经退行性疾病的药物。细菌对抗生素的耐药性在全球范围内急剧上升,研究人员预测,除非紧急开发新的药物,否则到2050年,耐药感染每年可能导致1000万人死亡。但在过去的几十年里,新抗生素的发现和监管审批都有所放缓。"人们不断地发现同样的分子,我们需要新的化学反应和新的作用机制。 【3】Nat Biomed Engine:科学家有望利用人工智能技术来预测人群患心血管疾病的风险 doi:10.1038/s41551-020-00626-4 近日,一项刊登在国际杂志Nature Biomedical Engineering上的研究报告中,来自新加坡全国眼科中心等机构的科学家们通过研究开发了一种新方法利用人工智能技术来预测个体患心血管疾病的风险,文章中,研究者描述了如何利用视网膜血管扫描作为深度学习系统的数据源,从而教会该系统如何识别人群患心血管疾病的迹象。 100多年来,临床医生一直会观察病人的眼睛来寻找其视网膜血管的变化,这些变化能够反映个体在一段时间内遭受高血压所带来的影响,而诸如这种影响或许是心血管疾病即将发生的征兆,而随着时间推移,医学科学家们就开发出了特殊仪器来帮助眼科大夫更好地观察眼睛中最容易受到高血压影响损伤的部分,并能将其作为诊断高血压患者的一个关键部分,但诸如此类工具仍然需要医疗专业技术人员对患者的诊断做出最后的决定,这项最新研究中,研究人员就能够教会人工智能系统识别人群机体出现的相同类型的症状,其并不需要人类人为地干预。 【4】GigaScience:在全球首次开发基于人工智能技术的VariantSpark平台 能对一万亿个基因组数据进行分析并找出多种致病基因 doi:10.1093/gigascience/giaa077 日前,一篇发表在国际杂志GigaScience上的研究报告中,来自澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)等机构的科学家们在世界上首次通过利用基于人工智能技术的VariantSpark平台来处理一万亿个基因组数据,该平台还能帮助锁定人类基因组中特定疾病致病基因的具体位点。 人类基因组是一个完整的DNA集合,其包含超过30亿个DNA碱基对,研究者表示,通过分析大规模的基因组数据库,人工智能(AI)要比传统方法在更短的时间内对多种复杂疾病进行更加深入地分析,VariantSpark平台能分析诸如疾病和易感性等特性,从而揭示诱发疾病的具体基因;这或许就能在分子水平上提供关于疾病发病机制的重要信息,以便后期开发新型靶向性疗法,VariantSpark平台目前已经被用来识别与心血管疾病、运动神经元疾病、痴呆症及阿尔兹海默病相关的致病基因了。 【5】Hypertension:科学家有望利用人工智能技术筛选患心血管疾病的高风险人群 doi:10.1161/hyp.76.suppl_1.MP10 如今越来越多的研究证据表明,生活在机体消化道中的细菌会对机体心血管健康产生深远的影响效应;近日,一项刊登在国际杂志Hypertension上的研究报告中,来自托雷多大学等机构的科学家们通过研究表示,如今我们或许就不需要进行专门的检测,而是利用这些微生物就能帮助诊断心脏和血管疾病。 研究者Bina Joe说道,目前我们非常清楚个体机体肠道菌群与其患诸如高血压和心力衰竭等多种疾病之间的关联,尽管我们并不是完全清楚其中涉及的所有的机制;利用人工智能技术,研究者就能开发出一种新型的机器学习模型,其能简单地利用粪便中的细菌特性来对人群的心血管疾病进行筛查。文章中,研究人员利用计算机算法对来自大约1000名个体的粪便样本中的细菌组成进行了分析,其中有大约一半人群被诊断为某些形式的心血管疾病,而另一半人群则报告并未患上心血管疾病。 【6】Nature解读!新型人工智能技术如何揭开病毒控制细胞内部改变的奥秘! doi:10.1038/s41586-020-2714-x 日前,一项刊登在国际杂志Nature上题为“Cytoplasmic control of intranuclear polarity by human cytomegalovirus”的研究报告中,来自美国西北大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新型的AI技术(人工智能技术),其或能帮助识别病毒如何控制细胞内的变化。研究者指出,病毒可以控制细胞核内的结构和遗传极性,这一研究结果强调了感染过程中基因组组织的重要性,以及AI技术到底能在多大程度上帮助科学家们识别复杂的细胞内改变。 病毒能以多种方式控制细胞,从存在于细胞核中能直接控制基因表达的病毒蛋白,到能在细胞表面或细胞质中发挥作用能控制细胞信号网络的蛋白等,研究者表示,在各种情况下(包括在病毒感染期间),细胞核如何以及为何会移动并重组,或许还是后期需要进行深入研究的一个问题。研究任何细胞内过程的一个核心问题就是,在细胞培养物中的每个单一细胞发生的事件到底有多大的异质性,在感染过程中我们可以有一些未发生感染的细胞,其中一些感染失败,而在那些被感染的细胞中,每个细胞都处于不同的感染阶段,这在实验上或许很难控制或者同步化。 【7】Nat Rev Neurol:人工智能技术或有望加速并改善阿尔兹海默病的诊断 doi:10.1038/s41582-020-0377-8 近日,一项刊登在国际杂志Nature Reviews Neurology上的研究报告中,来自谢菲尔德大学等机构的科学家们通过研究表示,利用人工智能(AI)或能帮助快速诊断阿尔兹海默病并改善患者的预后;文章中,研究人员分析了在医疗领域中如何使用AI来帮助改善常见神经变性疾病给英国国民健康保险制度(NHS)所带来的时间和经济的影响,比如阿尔兹海默病和帕金森疾病等。 很多神经性障碍的主要风险因素是年龄,随着全球人群预期寿命的延长,患有神经变性疾病的患者的数量预计也会达到前所未有的数量,研究者预测,截止到2050年,仅阿尔兹海默病患者的数量就会增加两倍,达到1.15亿,这对健康卫生系统会带来一定的挑战;这项研究中,研究人员利用AI技术(比如机器学习算法)在疾病症状恶化前检测神经变性疾病,这就能够改善患者因成功疾病修饰疗法而获益的机会。 【8】Nat Metabol:新型算法或能利用人工智能技术来帮助管理1型糖尿病患者 doi:10.1038/s42255-020-0212-y 近日,一项刊登在国际杂志Nature Metabolism上的研究报告中,来自俄勒冈健康与科学大学等机构的科学家们利用人工智能和自动化的监测手段开发出了一种新方法,其或能帮助1型糖尿病患者更好地管理自身的血糖水平。研究者Nichole Tyler博士表示,我们的系统设计非常独特,文章中我们完全利用特殊的数学模拟器来设计人工智能算法,然而,当这种算法在1型糖尿病患者的真实数据上得到验证时,其所产生的建议与内分泌学家提出的建议高度相似。这一点非常重要,因为糖尿病患者常常需要3-6个月时间才能与内分泌科的医生进行预约和诊治。 在这段时间里,如果患者机体血糖水平过高或过低的话,其就可能存在出现危险并发症的风险,1型糖尿病患者自身无法产生足够的胰岛素,因此其就必须通过使用胰岛素泵或每天多次胰岛素的注射来控制血糖,这项研究中,研究人员所开发出的这种新型算法能利用从连续葡萄糖监测设备和无线胰岛素笔收集的数据从而为患者的治疗提供指导。当与一种名为DailyDose的手机app配合使用时,该算法的推荐结果显示,其在67.9%的时间里与医生的意见一致。 【9】Nature:诊断乳腺癌 人工智能完胜人类专家! doi:10.1038/s41586-019-1799-6 近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自谷歌健康公司的科学家们通过研究开发出了一种新型的计算机程序,其能通过常规扫描,以比人类专家更高的准确率对乳腺癌进行诊断和检测。乳腺癌是女性群体中最常见的一种癌症类型,仅去年一年就有超过200万的新确诊病例,在没有明显症状的患者群体中,进行定期筛查对于发现疾病的早期症状至关重要;在英国,50岁以上的女性会被建议每三年进行一次乳腺X光检查,同时检查结果由两位独立的专家进行分析。 但对扫描结果的解读往往留有出错的余地,而且在所有乳腺X光检查中,有一小部分结果会被出现假阳性(将健康人群误诊为患有癌症)或假阴性(将疾病阳性误诊为阴性)。这项研究中,研究人员通过研究,成功利用人工智能模型对英国和美国的数千名女性进行乳腺癌的扫描检测;这些图像在现实生活中已经被医生分析检查过了,但与临床环境不同的是,机器(人工智能算法)并没有依据病人的病史来进行疾病的诊断。 【10】Nature子刊:人工智能助力白血病的诊断 doi:10.1038/s42256-019-0101-9 每天,医学实验室或诊所等机构都要对数百万个单细胞的诊断工作。大部分重复性工作仍由受过训练的细胞学家手动完成,他们通过检查染色涂片中的细胞并将其分为大约15个不同类别。为了顺利完成上述工作,需要具备专业知识且训练有素的细胞学家。 为了提高细胞分类以及检测效率,Helmholtz Zentrum München和慕尼黑LMU大学医院的一组研究人员“训练”了一个具有近20,000个单细胞图像的深层神经元网络。在这项研究中,来自Helmholtz ZentrumMünchen的计算生物学研究所的Carsten Marr博士与Christian Matek博士以及来自LMU慕尼黑大学医院的med Karsten Spiekermann和Simone Schwarz教授对 100例患有侵袭性血液病AML的患者和100例对照志愿者的血液涂片中提取了相关的图像并且进行分析。通过比较其与人类专家的检测准确性,从而评估AI驱动的检测方法的效果。结果表明,由AI驱动的解决方案能够取得与训练有素的细胞学家一样好的成绩。 以上新闻,不难发现人工智能将会给医疗界带来极大的帮助,人工智能无时无刻影响着我们的生活。

    时间:2021-02-27 关键词: 人工智能 医疗

  • 科学家利用人工智能研究出了什么成果

    科学家利用人工智能研究出了什么成果

    现在已经步入2021年了,回顾过去2020整年,科学家们在利用人工智能研究出了多项重要成果,本文对2020年度科学家在人工智能研究中取得的重磅级研究进行了整理。 【1】Nat Med:开发出新型AI诊断工具 不需要进行检测就能预测COVID-19的感染风险 doi:10.1038/s41591-020-0916-2 近日,一项刊登在国际杂志Nature Medicine上的研究报告中,来自伦敦大学国王学院等机构的科学家们通过研究开发了一种人工智能诊断技术,其能根据机体症状来帮助预测个体患COVID-19的可能性。这种AI模型能利用来自COVID症状研究app中的数据,通过对比个体的症状和传统COVID检测的结果来预测一个人患COVID-19的风险,这就能帮助检测受限的确的人群进行COVID-19的筛查,目前在英国和美国的两项临床试验即将开始。 全球有超过330万人下载了该app,并且利用其来记录自身每天的健康状态,比如其是否感觉良好或有什么新的疾病症状,比如持续咳嗽、发烧、疲劳及味觉丧失等。文章中,研究人员对定期在app中记录自身健康状况、来自英国和美国250万人的数据进行分析,其中约有三分之一的人群记录了与COVID-19相关的症状,有18374名个体表示曾经接受过冠状病毒的检测,有7178人为阳性结果。 【2】Cell:AI从超1亿个分子中预测强力抗生素,杀伤超级耐药细菌 doi:10.1016/j.cell.2020.01.021 一项开创性的机器学习方法已经从1亿多个分子中识别出了强大的新型抗生素,包括一种可以对付多种细菌的分子--包括肺结核和被认为无法治愈的菌株。研究人员表示,这种名为halicin的抗生素是第一个被人工智能发现的抗生素。尽管人工智能以前曾被用于协助抗生素发现过程的某些部分,但他们表示,这是人工智能首次在不使用任何人类假设的情况下,从零开始识别出全新种类的抗生素。这项研究由剑桥麻省理工学院的合成生物学家Jim Collins领导,发表在Cell杂志上。 研究者Jacob Durrant表示,这项研究意义非凡。他说,研究小组不仅确定了候选分子,还在动物实验中验证了有希望的分子。更重要的是,这种方法也可以应用于其他类型的药物,如用于治疗癌症或神经退行性疾病的药物。细菌对抗生素的耐药性在全球范围内急剧上升,研究人员预测,除非紧急开发新的药物,否则到2050年,耐药感染每年可能导致1000万人死亡。但在过去的几十年里,新抗生素的发现和监管审批都有所放缓。人们不断地发现同样的分子,我们需要新的化学反应和新的作用机制。 【3】Nat Biomed Engine:科学家有望利用人工智能技术来预测人群患心血管疾病的风险 doi:10.1038/s41551-020-00626-4 近日,一项刊登在国际杂志Nature Biomedical Engineering上的研究报告中,来自新加坡全国眼科中心等机构的科学家们通过研究开发了一种新方法利用人工智能技术来预测个体患心血管疾病的风险,文章中,研究者描述了如何利用视网膜血管扫描作为深度学习系统的数据源,从而教会该系统如何识别人群患心血管疾病的迹象。 100多年来,临床医生一直会观察病人的眼睛来寻找其视网膜血管的变化,这些变化能够反映个体在一段时间内遭受高血压所带来的影响,而诸如这种影响或许是心血管疾病即将发生的征兆,而随着时间推移,医学科学家们就开发出了特殊仪器来帮助眼科大夫更好地观察眼睛中最容易受到高血压影响损伤的部分,并能将其作为诊断高血压患者的一个关键部分,但诸如此类工具仍然需要医疗专业技术人员对患者的诊断做出最后的决定,这项最新研究中,研究人员就能够教会人工智能系统识别人群机体出现的相同类型的症状,其并不需要人类人为地干预。 【4】Nature解读!新型人工智能技术如何揭开病毒控制细胞内部改变的奥秘! doi:10.1038/s41586-020-2714-x 日前,一项刊登在国际杂志Nature上题为“Cytoplasmic control of intranuclear polarity by human cytomegalovirus”的研究报告中,来自美国西北大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新型的AI技术(人工智能技术),其或能帮助识别病毒如何控制细胞内的变化。研究者指出,病毒可以控制细胞核内的结构和遗传极性,这一研究结果强调了感染过程中基因组组织的重要性,以及AI技术到底能在多大程度上帮助科学家们识别复杂的细胞内改变。 病毒能以多种方式控制细胞,从存在于细胞核中能直接控制基因表达的病毒蛋白,到能在细胞表面或细胞质中发挥作用能控制细胞信号网络的蛋白等,研究者表示,在各种情况下(包括在病毒感染期间),细胞核如何以及为何会移动并重组,或许还是后期需要进行深入研究的一个问题。研究任何细胞内过程的一个核心问题就是,在细胞培养物中的每个单一细胞发生的事件到底有多大的异质性,在感染过程中我们可以有一些未发生感染的细胞,其中一些感染失败,而在那些被感染的细胞中,每个细胞都处于不同的感染阶段,这在实验上或许很难控制或者同步化。 【5】Nat Rev Neurol:人工智能技术或有望加速并改善阿尔兹海默病的诊断 doi:10.1038/s41582-020-0377-8 近日,一项刊登在国际杂志Nature Reviews Neurology上的研究报告中,来自谢菲尔德大学等机构的科学家们通过研究表示,利用人工智能(AI)或能帮助快速诊断阿尔兹海默病并改善患者的预后;文章中,研究人员分析了在医疗领域中如何使用AI来帮助改善常见神经变性疾病给英国国民健康保险制度(NHS)所带来的时间和经济的影响,比如阿尔兹海默病和帕金森疾病等。 很多神经性障碍的主要风险因素是年龄,随着全球人群预期寿命的延长,患有神经变性疾病的患者的数量预计也会达到前所未有的数量,研究者预测,截止到2050年,仅阿尔兹海默病患者的数量就会增加两倍,达到1.15亿,这对健康卫生系统会带来一定的挑战;这项研究中,研究人员利用AI技术(比如机器学习算法)在疾病症状恶化前检测神经变性疾病,这就能够改善患者因成功疾病修饰疗法而获益的机会。 【6】Nat Metabol:新型算法或能利用人工智能技术来帮助管理1型糖尿病患者 doi:10.1038/s42255-020-0212-y 近日,一项刊登在国际杂志Nature Metabolism上的研究报告中,来自俄勒冈健康与科学大学等机构的科学家们利用人工智能和自动化的监测手段开发出了一种新方法,其或能帮助1型糖尿病患者更好地管理自身的血糖水平。研究者Nichole Tyler博士表示,我们的系统设计非常独特,文章中我们完全利用特殊的数学模拟器来设计人工智能算法,然而,当这种算法在1型糖尿病患者的真实数据上得到验证时,其所产生的建议与内分泌学家提出的建议高度相似。这一点非常重要,因为糖尿病患者常常需要3-6个月时间才能与内分泌科的医生进行预约和诊治。 在这段时间里,如果患者机体血糖水平过高或过低的话,其就可能存在出现危险并发症的风险,1型糖尿病患者自身无法产生足够的胰岛素,因此其就必须通过使用胰岛素泵或每天多次胰岛素的注射来控制血糖,这项研究中,研究人员所开发出的这种新型算法能利用从连续葡萄糖监测设备和无线胰岛素笔收集的数据从而为患者的治疗提供指导。当与一种名为DailyDose的手机app配合使用时,该算法的推荐结果显示,其在67.9%的时间里与医生的意见一致。 【7】Nature:诊断乳腺癌 人工智能完胜人类专家! doi:10.1038/s41586-019-1799-6 近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自谷歌健康公司的科学家们通过研究开发出了一种新型的计算机程序,其能通过常规扫描,以比人类专家更高的准确率对乳腺癌进行诊断和检测。乳腺癌是女性群体中最常见的一种癌症类型,仅去年一年就有超过200万的新确诊病例,在没有明显症状的患者群体中,进行定期筛查对于发现疾病的早期症状至关重要;在英国,50岁以上的女性会被建议每三年进行一次乳腺X光检查,同时检查结果由两位独立的专家进行分析。 但对扫描结果的解读往往留有出错的余地,而且在所有乳腺X光检查中,有一小部分结果会被出现假阳性(将健康人群误诊为患有癌症)或假阴性(将疾病阳性误诊为阴性)。这项研究中,研究人员通过研究,成功利用人工智能模型对英国和美国的数千名女性进行乳腺癌的扫描检测;这些图像在现实生活中已经被医生分析检查过了,但与临床环境不同的是,机器(人工智能算法)并没有依据病人的病史来进行疾病的诊断。 【8】Cell:综述深度解读!机器学习如何带来生物医学研究的变革! doi:10.1016/j.cell.2020.03.022 日前,一篇刊登在国际杂志Cell上题为“How Machine Learning Will Transform Biomedicine”的综述文章中,来自俄勒冈健康科学大学的研究人员论述了机器学习技术在改善疾病诊断和治疗方面的应用,文章中,研究人员概述了机器学习如何改变生物医学三大领域的,即临床诊断、精准疗法和健康监测;其目的是通过监测一系列疾病的发生和正常衰老过程来维持人类机体健康,对于每一个领域而言,研究人员讨论了机器学习的早期成功应用案例,以及机器学习所面临的机遇和挑战,当这些挑战得到满足时,机器学习或有望成为一种严格、机遇结果的医学手段,其有望不断适应个体和环境的差异来进行疾病的诊断并开发有效的策略。 机器学习技术能利用复杂的算法在大规模、异质性数据集中进行运行,从而发现那些即使是训练有素的研究人员也很难或不可能识别出的有用模式,这种方法已经在整个科学和社会上有很多应用,比如从玩游戏、到产品推荐、再到控制自动驾驶汽车上等;在生物医学方面、人类基因组项目、癌症全基因组项目、国际机器学习竞赛项目等项目上都表现出了巨大的潜力,收集并分析与医学疗法和患者预后相关的大量数据集或能将医学转化称为一种数据驱动、以结果为导向的学科,其对于疾病的检测、诊断都有着非常深远的影响。 【9】Nature:科学家成功利用机器学习技术对肺癌患者进行早期诊断 doi:10.1038/s41586-020-2140-0 日前,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自斯坦福大学等机构的科学家们通过研究或有望利用机器学习手段来检测人类患者机体中的早期肺癌,文章中,研究人员分析并检测了这种机器学习系统,以及其寻找血液样本中的循环肿瘤DNA(ctDNA)的能力。肺癌是一种最常见的致死性癌症,与很多癌症一样,肺癌发现得越早,患者的生存机会就越大;但很不幸的是,目前研究人员仅能通过CT扫描来对肺癌进行诊断,这种检测手段不仅昂贵而且假阳性率较高,基于这一原因,研究人员一直想通过研究开发出能在早期阶段对肺癌进行诊断的血液检测手段。 新型的血液检测手段将会涉及对血液样本中的ctDNA进行筛查,随后研究者开始转向开发机器学习系统,此前研究结果表明,利用机器学习技术有望识别出早期乳腺癌和其它类型的癌症。这项研究中,研究人员训练机器学习模型,使其能够识别出与非小细胞肺癌相关的数据参数,一旦该机器模型进行了训练,其就能对既定患者的肺癌风险进行有效评估。 【10】GigaScience:在全球首次开发基于人工智能技术的VariantSpark平台 能对一万亿个基因组数据进行分析并找出多种致病基因 doi:10.1093/gigascience/giaa077 日前,一篇发表在国际杂志GigaScience上的研究报告中,来自澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)等机构的科学家们在世界上首次通过利用基于人工智能技术的VariantSpark平台来处理一万亿个基因组数据,该平台还能帮助锁定人类基因组中特定疾病致病基因的具体位点。 人类基因组是一个完整的DNA集合,其包含超过30亿个DNA碱基对,研究者表示,通过分析大规模的基因组数据库,人工智能(AI)要比传统方法在更短的时间内对多种复杂疾病进行更加深入地分析,VariantSpark平台能分析诸如疾病和易感性等特性,从而揭示诱发疾病的具体基因;这或许就能在分子水平上提供关于疾病发病机制的重要信息,以便后期开发新型靶向性疗法,VariantSpark平台目前已经被用来识别与心血管疾病、运动神经元疾病、痴呆症及阿尔兹海默病相关的致病基因了。 人工智能将不断影响我们的生活,未来人工智能更加普遍。

    时间:2021-02-27 关键词: 人工智能 机器智能 医疗

  • 实至名归!英威腾网能荣获“医疗行业数据中心优秀解决方案奖”

    实至名归!英威腾网能荣获“医疗行业数据中心优秀解决方案奖”

    日前,“区块链技术与数字经济发展峰会暨2020智能数据中心建设与运营论坛”在北京盛大召开。英威腾网能荣获“2019-2020年度医疗行业数据中心优秀解决方案奖”。 据悉,本届大会以“‘链’接万物、‘区’动创新、逆势发展、转危为机”为主题,从多角度、多层面解读区块链技术在生态环境、基础设施、金融服务、知识产权、产业升级、数据中心、安全态势、人工智能等方面的应用与发展。同时,表彰在新基建时代中提供优秀的技术、产品、方案的行业厂商,以及在数据中心规划、建设、方案及服务等方面做出突出贡献的行业厂商和运营商。 作为值得信赖的数据中心解决方案提供商,英威腾网能抓紧发展机遇,近年来在数据中心解决方案领域持续加大投入力度,研制开发出了英智、威智、腾智微模块数据中心、高效节能大功率UPS电源系统(该产品荣获2018年度广东省科技进步二等奖,深圳市科技进步一等奖)等核心关键产品及解决方案,并能根据不同侧端用户特点,提供针对性的系统解决方案。 凭借扎实的综合实力,英威腾网能微模块数据中心一体化解决方案在医疗领域得到广泛应用,成功服务于黑龙江省肿瘤医院、珠海市第二人民医院、淮南新华医院、山西肿瘤医院、白水县中医医院、哈尔滨医科大学附属第三医院、云南中医药学院第二附属医院等多家知名医院,为医疗体系推进信息化建设,改善服务流程、改变管理模式、提高患者满意度等提供了科技保障。另外还推出了应对医院数据中心特性的解决方案,为各类精密医疗设备正常运转及医院各项业务的高效开展保驾护航。 获得该奖是对英威腾网能坚持创新工作的莫大鼓舞。英威腾网能将持续创新,砥砺前行,用更优质、高效、智能、环保的产品方案,为客户创造更大价值。

    时间:2021-01-05 关键词: 数据中心 英威腾 医疗

  • 45/65W高功率密度AC/DC医疗电源 ——LO45/65-20BxxMU(-C)系列

    45/65W高功率密度AC/DC医疗电源 ——LO45/65-20BxxMU(-C)系列

    LO45/65-20BxxMU(-C)是金升阳为客户提供的小型化开板电源,适合BF型患者可接触的医疗系统设备使用。该系列产品满足医疗认证标准,拥有全球通用输入电压范围、交直流两用、效率高达91%、高可靠性:漏电流低至75μA等优点,极具性价比。 一、产品优势如下 1)全球输入电压范围 85-264VAC(100-370VDC),支持交直流输入 2)满足医疗认证标准 a. 符合UL/IEC/EN60601(第四版)(认证中) b. 漏电流低至75μA c. 满足2 x MOPP安全认证 d. 设计满足UL/IEC/EN62368、IEC/EN60335-1,IEC/EN61558-1,GB4943-1 3)小巧体积 a. LO45/65-20BxxMU,尺寸3”x 2” b. 带外壳系列:LO45/65-20BxxMU-C(预计2021年2月上市) 4)宽工作温度范围、高效 工作温度范围:-40℃ to +70℃; 效率高达91%; 二、产品应用 面向医疗行业进行高可靠设计,可扩展应用于工控、LED、路灯控制、电力、安防、通讯、智能家居等领域。 三、产品特点 ● 全球通用电压:85 - 264VAC/100 - 370VDC ● 高功率密度,小体积:3”x 2”x 1.03” ● 工作温度范围:-40℃ to +70℃ ● 4000VAC高隔离电压 ● 满足5000m海拔高度要求 ● 极低漏电流<75μA ● 空载功耗<0.3W ● 输出短路、过流、过压保护 ● 效率高达91% ● 满足2 x MOPP 安全认证 ● 适用于BF类应用(漏电流要求更高) ● 符合EC/EN/ES60601-1,UL/EN/IEC62368-1,IEC/EN60335-1,IEC/EN61558-1,GB4943-1等认证标准

    时间:2021-01-04 关键词: 电源 金升阳 医疗

  • 可穿戴医疗保健产品的可靠性

    可穿戴医疗保健产品的可靠性

    可穿戴医疗保健产品的应用已从运动跟踪扩展到血氧水平、血糖水平、体温等的持续监测。而超低功耗模拟人体传感器、数字微控制器以及创新电源和电池管理电路的开发等技术都在推动可穿戴设备的增长。 在临床环境中,可穿戴产品可以采集监测到几乎所有人体信号,且高精度低价格。 根据市场研究公司IHS的分析,2019年全球可穿戴产品的出货量超过2亿件,在六年的时间内翻了一番。 尽管如此,在可穿戴设备根植到更多人的日常生活中之前,仍必须解决与可靠性和准确性相关的许多问题。这些设备必须高度可靠,因为读数可能用于生活方式调整或作为疾病的预警信号。为此,设计的生物传感器必须能够克服恶劣环境、汗水、运动和环境光等因素带来的测量挑战。 优异的连接性 任何可穿戴设备的关键要求是连接性。无缝无线连接已成为当今可穿戴设备的必备项之一。无线传输允许将数据传输到更大的显示屏或远程数据收集设备。低功耗蓝牙(BLE)是适合这一用途的新兴标准。此外,近场通信(NFC)提供有限范围内的无线连接,非常适合短内容传输,例如配置信息和记录数据检索等。 例如,在开发一种产品(如新款健身手环)时,工程师需要考虑需要传输多少数据、传输的频繁度以及传输范围。如果需要传输的数据量达到兆字节,则设计人员可能会考虑使用传统蓝牙或Wi-Fi。 范围是另一个决定因素。BLE通常可以在30米视线范围内通信。此外,使用场景因素也有影响,例如设备是否与智能手机通信,以将数据转发到云以进行分析。 能够承受考验 许多可穿戴系统设计用于在运动和其他高强度活动中配戴。耐用性是相对的;救生设备与自行车运动员所配戴的运动监测设备的要求不同。 真实条件下的可靠性意味着能够应对电子设备通常不需要处于其中的环境。这些组件包括用于多参数监测的低功耗模拟前端(AFE)解决方案以及嵌入式模拟部件,例如运算放大器、电流感应放大器、滤波器、数据转换器等,所有这些都是将真实信号连接到数字系统所必需的。 特别是身体传感器的电输出幅度非常低,以毫伏和微伏计。这样,许多适用于可穿戴健康应用的传感器与单个晶片或封装内的放大和转换电路相结合,以输出更高电平的模拟信号或串行数字信号。 示例:处理闪烁问题 光电容积脉搏波(PPG)是一种简单且廉价的光学测量方法,通常用于心率监测和脉搏血氧(一种用于测量血液中氧气含量水平的测试)读数。PPG是一种非侵入性技术,在皮肤表面使用光源和光电探测器来测量血液循环的体积变化。 遗憾的是,光学传感器在使用中会也接收环境光。由于室内照明通常包含闪烁,可能会干扰PPG信号,因此尤其麻烦。根据全球地区差异,室内灯光可能会以50Hz或60Hz的基本频率闪烁。该频率接近于PPG信号的采样频率。如果不进行校正,环境闪烁会对每个样本产生不同的偏置。 图1:可穿戴PPG电路的主要任务是在节省功率的同时获得最大信噪比(SNR)(来源:美信) 为了抵消这些影响,目前高级的PPGIC采用了智能信号路径技术。算法也变得越来越复杂。因此,设计人员现在能够以各种形式使用PPG,包括耳塞、戒指、项链、头带和臂带、手环、手表和智能手机。 无论哪种形式,可穿戴传感器都必须能够可靠地运行,同时克服常见噪声和误差源的影响。PPG传感器的环境噪声通常分为两大类:光学噪声和生理噪声。 光学噪声是指传感器监测到的光路变化特性与所观察到的血液量光吸收无关。同样,生理变化可能会改变组织中的血流量和体积,从而改变PPG信号。 MaximMAX30112手腕型应用心率检测解决方案具有专为减弱各种50Hz/60Hz闪烁成分而设计的先进相关采样技术,可以减轻闪烁对PPG信号的破坏作用。它以1.8V主电源电压运行,并带有独立的3.1V至5.25VLED驱动器电源。该器件支持标准的I2C兼容接口,并通过其软件提供接近零待机电流的关机模式,从而使电源轨始终保持供电。 图2:MaximMAX30112.的简化框图(来源:美信) 节省时间的工具 可穿戴医疗设备是执行特定生物医学功能的自主、无创性系统。这些设备跟踪心跳、体温、血氧和心电(ECG)信号。传感器对某种物理输入做出反应,并通过生成信号(通常为电压或电流形式)进行回应。此信号经过整理与修正以使其更易于读取,以合理的速率采样,然后转换为处理器可读的信号。 要满足所有这些要求,构建可穿戴医疗保健产品可能既具有挑战又耗费时间。 幸运的是,诸如美信的HealthSensorPlatform2.0之类的工具为腕戴式可穿戴设备提供了监测心电信号、心率和体温的功能,从而可节省数月的开发时间。

    时间:2020-10-19 关键词: 可穿戴设备 保健 医疗

  • 上海药物所在超高分辨光学成像领域取得进展

    上海药物所在超高分辨光学成像领域取得进展

    基于单分子定位的超高分辨率显微成像技术,例如PALM、STORM、directSTORM等已达10 nm左右的光学分辨率。 然而,要获得超高分辨率图像,需要较长的采集时间(1-30分钟),而样品漂移(通常1 nm/s)会对此产生影响。 目前,加入外源标准参照物(荧光小球、金属纳米颗粒等),引入基于额外近红外监测轴向焦平面变化的商用漂移校正系统,或使用基于互相关方法的图像后处理算法等策略,已被应用于样品漂移校正。 但是,外源物的引入及光漂白效应等导致三维尺度漂移校正的精度不佳。 10月15日,中国科学院上海药物研究所研究员黄锐敏团队在Optics Express上,发表题为Three dimensional drift control at nano-scale in single molecule localization microscopy的研究论文,报道一种利用明场照明模式下细胞内囊泡的衍射信息作为内源参考物来补偿样品三维漂移的新策略。 研究人员通过光路改造,增加一个近红外CCD用于囊泡位置检测。 根据其xyz三维位置信息,通过算法对三维压电陶瓷样品台进行漂移校正,获得xy向 上海药物所公共技术服务中心分子影像技术服务部博士范晓明为论文第一作者,黄锐敏为论文通讯作者。 参与该研究的有德国于利希研究中心博士Thomas Gensch、教授Georg Büldt,上海药物所研究生张元亨、祖里帕力·木沙、张文渊以及上海药物所神经药理学研究国际科学家工作站博士Renza Roncarati。 研究工作获得国家自然科学基金委员会、国家卫生健康委员会新药创制科技重大专项、中科院的资助以及国家蛋白质科学中心(上海)的技术支持。 (A)实验光学成像原理图; (B)A549细胞内囊泡在不同z向深度的明场信息; (C)不引入位移校正和引入位移校正以及在两种情况下分别加入和不加入互相关图像后处理算法校正的肌动蛋白微丝的超高分辨率图像比较

    时间:2020-10-19 关键词: 显微成像 单分子 医疗

  • 液体测量——从水到血液

    液体测量——从水到血液

    简介 对于许多应用而言,确定液体的成分和质量至关重要。最主要的例子是水,水是世界上最珍贵的原生资源。净水和水过滤技术在全球发挥着重要作用,是人们生活不可或缺的部分。洁净的水资源不断减少,获取洁净用水成为日益重要的话题。但是,液体测量示例的范围并不止限于水,还包括医疗领域的液体测量,例如血液、唾液和粪便,通过检测这些物质,确定是否患有疾病,以免影响健康。所有这些测量的基本测量原理都是相同的,即阻抗测量。在本文中,我们将着重介绍医疗应用中的液体测量,描述单个应用以及阻抗测量的通用性。 医疗领域的液体测量 医疗领域最广为人知的液体测量是血糖测量。在试纸上滴一滴血就能够测出血液中的血糖水平。患者可以根据这个值来调节自身的药物或饮食。未来,测量会逐步从单次测量向持续测量发展,以不断监测血糖水平。因此,急需高度准确且节能的阻抗测量。 另一项液体测量应用是透析。慢性肾衰竭患者需要过滤血液。透析液体电导率测量也是通过阻抗分析来完成。通过采用这种方法,可以测量pH值、电导率、成分和饱和度。 最后,测量患者的粪便和尿液。通过检查人体排泄物,可以确定是否患病和出现异常。这是一个相对较新的医疗领域,可以使用多种不同的方式方法。但是,这些方法都是基于对电极实施阻抗测量,从而得出关于各种疾病的结论。例如,除了实施pH值测量外,还会进行电导率测量。 当然,之前描述的测量并不全面。在面向人类和动物的医疗技术中,还可使用多种液体测量,例如激素测量或药剂测量。对于这些测量,阻抗测量方法也很重要。 虽然所有测量都用于确定不同的参数,但它们始终以阻抗分析为基础。这些测量虽然各有不同,但有一点是共同的:都迫切需要节能、节省空间的解决方案,以支持可穿戴设备。下面介绍几种不同的阻抗测量方法。它们一部分组合使用,一部分单独使用,以便进行完整分析。 不同的阻抗测量原理 虽然对于所有应用,阻抗测量的基本原理都是相同的,但单次测量的功能仍然存在很大差别。下面,我们将讨论与液体测量最为相关的方法。 恒电势器 最基本和常用的测量原理是基于恒电势器。如图1所示,恒电势器测量和控制工作电极(WE)和参考电极(RE)之间的电压。通过调节流过计数器或辅助电极的电流,工作电极的电势相对于参考电极保持恒定。 图1.恒电势器测量的测量原理 电流测量 最简单的电流测量方法是对传感器施加偏置电压并测量响应电流。其中,在RE和WE之间施加一个恒定电压,然后使用电流-电压转换器和模数转换器(ADC)将电流剖面转换为数字信号。这个电流剖面取决于传感器和被测变量。图2利用ADuCM355描述了这个电路。 图2.电流测量 循环伏安法 伏安法测量为电化学测量,其中电化学电池的电势缓慢上升,然后呈线性下降。因此,测量流经WE的电流时,电位呈三角形波形变化。例如,伏安法被用于测量分析物的半细胞反应活性。这种方法是一种电解形式,产生的电流源于氧化和还原。采用这种方法可以对样本进行定性和定量研究。 电导率测量 电导率测量以液体中确定的欧姆电阻为基础。实施这种测量时,需要将两个并行放置的惰性电极浸入液体之中,以测量交流电阻。在这个过程中,可以估算电解液的流动性、颗粒密度和氧化状态,从而得出溶液的浓度。 pH值测量 pH值测量基于半电池反应原理,半电池反应发生在电极膜上,与H+离子的浓度直接相关。这种势差导致产生电压,后者与pH值呈线性关系。对于pH值测量,存在的主要问题是pH传感器具有非常高的串联电阻,因此对分析电子设备的要求非常高。 电化学阻抗分析 对于电化学阻抗分析,其中电化学电池或传感器的阻抗是在所有不同频率中测量。通过不同频率下阻抗的变化,测量传感器磨损,并自动调整信号链。采用这种测量时,传感器精度随时间(几天至几周)下降,这是个问题。这可能严重影响到各种测量值的整体精度。例如,连续血糖测量(CGM)就会出现这种问题。由于测量对健康至关重要,所以需要不断检查传感器的精度。示例电路如图3所示。 图3.电化学阻抗分析 前面描述的医疗测量在要求和参数方面有很大的不同,因此分别使用不同的测量方法。此外,还必须进行温度测量,以进行补偿并校准温度。为了补充或提高精度,必须使用多个传感器。在离散设计中,所有这些测量都需要很大的电路板面积和很高的功耗。 如今,尤其是在医疗技术领域,人们都在寻求体积小、节能和低成本的解决方案,以便将它们植入可穿戴设备和可用设备中。ADI针对这些设计挑战开发了ADuCM355。 ADuCM355—通用解决方案 ADuCM355解决方案可以统一实施所有测量。这种高度集成的芯片包含一个节能模拟前端(AFE)和一个微控制器,后者承担管理和安全功能,例如循环冗余校验(CRC)。图4所示的框图显示了ADuCM355的关键组件。 图4.ADuCM355框图 它以极低的功耗控制电化学和生物传感器。这款基于ARM® Cortex®-M3处理器技术的芯片具有电流、电压和电阻测量功能。除了一个具有带输入缓冲器的16位400 kSPS多通道SAR ADC以外,还具有集成式抗混叠滤波器(AAF)和可编程增益放大器(PGA)。电流输入中的跨阻放大器(TIA)具有可编程增益和负载电阻,支持不同的传感器类型。AFE还包含专门针对恒电势器设计的放大器,以相对于外部电化学传感器保持恒定的偏置电压。可以通过ADC上游的输入多路选择模块选择相应的输入通道。这些输入通道包括三个外部电流输入、多个外部电压输入和内部通道。三个电压DAC中有两个是双输出DAC。DAC的第一个输出可控制恒电势器放大器的同相输入,另一个控制TIA的同相输入。第三个DAC(有时被称为高速DAC)针对用于阻抗测量的高性能TIA而设计。此DAC的输出频率范围高达200 kHz。ARM Cortex-M3处理器还具有灵活的多通道直接存储器访问(DMA)控制器,支持两个独立的串行外设接口(SPI)端口、通用异步接收器/发射器(UART)和I2C通信外设。可以根据需要为特定应用配置一系列通信外设。这些外设包括UART、I2C、两个SPI端口和通用输入/输出(GPIO)端口。这些GPIO可以与通用定时器相结合,生成脉冲宽度调制(PWM)输出。 进一步测量 大多数用于所述测量的传感器可以通过ADuCM355输入直接操作。例如,用于恒电势器测量,如血糖测量。与此相对,实现更准确的测量(例如电导率和pH值)需要用到扩展信号链,所以也需要采用外部芯片,例如LTC6078。它增加了输入阻抗,以适应传感器的高输出阻抗,从而获得准确的读数。除了前面描述的测量以外,还需要测量温度,以补偿传感器的波动。扩展测量原理如图5所示。借助较大的信号链,ADuCM355可以读取电压和电流值。在所示的电路中,可以检测到范围小于100 Ω至10 MΩ的阻抗。较大的测量范围可以覆盖医疗领域所需的整个阻抗图谱。对于电导率测量,高动态范围特别重要,如此可以测量多种浓度。 图5.使用ADuCM355测量pH值、温度和电导率的电路 结论 虽然不同的液体测量都以阻抗测量为基本原理,但它们之间仍然存在差异。例如,必须连接不同的传感器来记录不同的参数。一方面要满足这种通用性,另一方面又要适应采用小型节能设备的发展趋势,所以迫切需要一种智能解决方案。ADuCM355不仅满足所有这些要求,还可以在医疗领域用来测量阻抗,就像瑞士军刀一样,具备多种用途。事实上,这个IC除了进行液体测量外,还支持在医疗领域进行其他阻抗测量,例如,体脂分析或皮肤阻抗。此外,因为具有通用性,它还可以测量电化学气体,例如采用正确的传感器测量CO或CO2。因此,ADI公司的ADuCM355是一款实施阻抗测量的通用解决方案。

    时间:2020-10-19 关键词: adi 液体测量 医疗

  • 对于骨质疏松,激光治疗有望成为新型方法

    对于骨质疏松,激光治疗有望成为新型方法

    骨质疏松症是由于多种原因导致的骨密度和骨质量下降,骨微结构破坏,造成骨脆性增加,从而容易发生骨折的全身性骨病。骨质疏松会导致老年人在轻微损伤后比年轻人更容易骨折,因此治疗这种“病理性骨折”是一项医学挑战。 骨骼健康是一个受多种因素控制的动态持续重塑过程。硬化蛋白是一种由SOST基因编码的糖蛋白,由骨细胞产生,会抑制骨形成。 目前,东京医科齿科大学研究人员已经展示出一种利用激光照射来抑制硬化蛋白表达而不引起炎症的方法,该方法有望成为治疗骨质疏松的新方法。 激光因其对组织愈合有益的光生物调节效应而逐渐被应用于医学及牙科手术。低水平激光治疗的好处现在在需要增强骨再生的医学和牙科领域得到越来越多的关注。 在牙周手术中,用一种被称为Er:YAG的特殊类型激光对骨骼进行可控破坏,该骨骼会比采用常规钻孔处理的骨骼愈合速度更快。因此,研究人员对Er:YAG激光照射是否改变了骨骼中的SOST表达产生了兴趣。该论文第一作者Yujin Ohsugi表示:“我们开始比较经激光烧灼、钻孔处理和未经处理的骨头三者的基因表达和生物愈合反应,以及研究Er:YAG激光对骨原细胞的生物刺激作用。” 通过微阵列分析,研究人员首次研究了大鼠颅骨在钻孔治疗和激光治疗后6小时、24小时和72小时愈合过程中的基因表达模式。论文作者Sayaka Katagiri表示:“研究表明,经过激光照射的骨头,无论是在体内还是体外,其硬化蛋白的表达都降低了。 序列微阵列分析显示,在24小时内,经钻孔和激光处理的骨头,两者的基因表达模式有明显的区别,前者可能会诱发大量潜在炎症。值得注意的是,在经激光处理的后6小时,与炎症相关的通路并未受影响,这表明激光照射能够有效地刺激生物。” 该研究表明激光照射的机械刺激抑制了抑制骨再生而不引发炎症,这一发现可能有助于激光治疗方法的发展。 激光照射治疗可用于治疗骨质疏松症,并可在医疗和牙科手术中诱导或促进骨再生。

    时间:2020-10-10 关键词: 激光治疗 骨质疏松 医疗

  • 柔性电子器件助力医疗器械

    柔性电子器件助力医疗器械

    在微创手术过程中,医生需要利用集成有传感器的医疗器械对体内的多种信号进行实时检测与评估。将医疗器械上的传感器替换为多功能、阵列化的柔性电子器件,则有望实现更为精准的检测和更加安全、高效的治疗,以提升微创手术的效率。 柔性电子被广泛应用于可穿戴设备、植入式器件等领域,其显著优势在于: (1)柔性的电子器件可以与生物组织形成紧密的接触,实现高精度的检测; (2)柔性的电子器件不会对生物组织造成损伤。 最近,西北大学John A. Rogers教授课题组、黄永刚教授课题组与乔治华盛顿大学Igor R. Efimov教授课题组在Nature Biomedical Engineering上发表了题为“Catheter-integrated soft multilayer electronic arrays for multiplexed sensing and actuation during cardiac surgery”的研究论文,提出了一种多功能、多路复用的柔性电子阵列结构,可与医用导管相集成,有望使未来的微创心脏手术更加安全高效。 医用导管可以通过较小的切口植入生物体,并进行一系列的诊断与治疗。例如,在心脏微创手术中,外科医生可以通过集成有电极的导管对心内膜的电信号进行检测,并通过局部加热的方式烧蚀部分心肌组织,实现对心律不齐的治疗。 医用导管已经成为微创手术中十分重要且有效的工具,但仍有进一步提升的空间。首先,导管上集成的电子器件体积较大且不具有柔性,无法与生物组织形成良好的接触,从而影响信号检测的精度;其次,导管上的电子器件数量减少、空间密度较低,每次检测时电子器件仅能与生物组织的某一小部分区域接触,无法同时获得大面积的信息;最后,目前的导管仅具有单一的功能,无法实现多物理量的同时测量。 基于此,研究人员用多功能的柔性电子阵列替换医用导管上的传统电子器件,构建了智能微创手术工具,并在Langendorff离体心脏灌流系统上展示了柔性电子阵列的多种诊断与治疗功能。整个系统的构建包括以下三个关键点。 关键点一:高密度、多功能的传感系统 对于单层的柔性电子器件阵列而言,高空间分辨率与多功能集成之间是互相矛盾的——将更多不同功能的器件相集成意味着每种功能的空间分辨率会降低。为此,研究人员采用垂直堆叠的方式,构建了多层柔性电子器件阵列,每一层器件具有单一的功能和较高的空间分辨率。通过多层叠加,实现了高密度、多功能的传感系统(图一)。 图一:多层柔性电子器件阵列。(a)示意图;(b)实物图。 关键点二:柔性、高精度压力传感阵列 为满足心脏微创手术的需求,多功能传感阵列需具有压力检测功能,以评估导管与心肌组织的接触情况;需具有电生理信号检测功能,以检测不同位置的心电信号;还需具有温度检测功能,以评估射频消融治疗的效果。其中,柔性、高精度的压力检测是整个系统的难点之一。 目前,很多关于柔性压力传感器的研究侧重点在于新材料的开发,这些新材料虽然具有很高的灵敏度,但本征上具有一定的迟滞,限制了其在高保真度压力检测方面的应用。 研究人员所构建的压力传感阵列基于金属应变片,本征上不具有迟滞。然而,传统的金属应变片对正向压力非常不敏感,无法满足心脏微创手术的需求。通过三维屈曲的方法,可以并行化地将近百个金属应变片转变为三维结构(图二)。 当施加正向压力在这种具有三维形貌的金属应变片时,压力会导致三维结构形变,从而引起金属的电阻变化。在三维结构上方增加不同尺寸的空腔结构,还可以精确调控压力传感器的灵敏度,满足不同应用的需求。 图二:三维压力传感阵列。(a)阵列实物图;(b)与空腔结构集成的三维压力传感阵列;(c)单个压力传感器受到正压力时的有限元仿真结果;(d)压力传感器灵敏度的有限元仿真结果;(e)压力传感器性能的实验测试结果。 关键点三:柔性电子器件的治疗功能 大部分柔性电子器件仅具有检测功能,而心脏微创手术过程中需要通过射频消融、不可逆电穿孔等方式来治疗心律不齐。研究人员以电极阵列为媒介,通过向电极阵列输入不同类型的电信号来实现多种治疗功能(图三)。 例如,输入高频正弦信号可以使心肌组织内部的离子产生搅动,导致温度的升高,实现射频消融治疗;采用鸡胸肉可以对射频消融的效果进行体外实验验证,经过射频消融的鸡胸肉由于温度升高产生会发白的现象。 又如,输入高压脉冲信号可以在电极之间产生高电场,使心肌细胞因不可逆电穿孔而凋亡;采用土豆可以对不可逆电穿孔的效果进行体外实验验证,经过高压电场的土豆由于细胞膜破裂会释放出酚氧化酶,从而促进土豆内的酚类化合物氧化而产生发黑的现象。 图三:柔性电子阵列的治疗功能。(a)射频消融所施加的电信号;(b)在鸡胸肉上进行射频消融的实物图,白色区域为射频消融后的区域;(c)不可逆电穿孔所施加的电信号;(d)在土豆上进行不可逆电穿孔的实物图,黑色区域为不可逆电穿孔后的区域。 进一步地,研究人员将上述多功能柔性电子阵列与多种球囊导管集成,构建了智能微创手术工具(图四)。当球囊收缩时,附着在球囊上的多功能柔性电子阵列能够以微创的形式植入生物体。 在植入后,多功能柔性电子阵列随着球囊膨胀,与生物组织形成紧密接触,从而实现高精度的检测与高效率的治疗。相关结果在Langendorff兔心脏(图五)和Langendorff人体心脏(图六)进行了验证。 图四:集成有柔性电子器件阵列的球囊导管。 图五:集成有多功能电子器件阵列的球囊导管在Langendorff兔心脏的测试结果。(a)测试示意图;(b-d)电生理信号研究;(e-g)射频消融治疗及温度信号检测;(h,i)心电信号与压力信号的同时采集。 图六:集成有多功能电子器件阵列的球囊导管在Langendorff人体心脏的测试结果。(a)测试示意图;(b)Langendorff人体心脏心内膜实物图;(c,d)电生理信号研究;(e-k)电学检测与光学检测的结果对比;(l,m)Langendorff人体心脏心内膜射频消融后的实物照片和组织切片照片。 美国西北大学Querrey Simpson生物电子研究所韩梦迪博士、西安交通大学材料学院陈林博士、以及乔治华盛顿大学生物医用工程学院Kedar Aras博士为本论文的第一作者。美国西北大学John A. Rogers院士和黄永刚院士、以及乔治华盛顿大学Igor R. Efimov教授为本论文的通讯作者。

    时间:2020-09-15 关键词: 智能穿戴 柔性电子 医疗

  • 采用无线技术降低医疗费用技术

    我国RFID市场规模全球第三 6日在天津发布的《中国RFID与物联网2009年度发展报告》称,中国物联网产业链初步形成,物联网应用逐步推进。统计显示,2009年,中国射频识别技术(RFID)市场规模已达85.1亿元人民币,同比增长29.3%,在全球居第三位,仅次于英国、美国。   中国信息产业商会会长、中国RFID产业联盟理事长张琪说,物联网连接范围远远大于互联网,它扩大连接到物品,实现物物(也包括人)相连,形成一个连接万亿个物品(设备)和数亿人的无比庞大的数据库,采集和存储着物理与虚拟的海量信息,通过分析处理与决策,完成从信息到知识、再到控制指挥的智能演化,实现处理和解决问题的能力。

    时间:2020-09-10 关键词: 无线 医疗

  • 云数据技术在医疗领域的应用

      由于使用不同的电脑、软件和外存储设备来存储数据和图像,不同的医疗卫生机构,如医生办公室、医院和专科门诊等,在数据互通性上出现了严重的问题,而以互联网为基础的数据共享技术很好地解决了这一难题。由于所有的资料都存储在互联网上,该项技术既可以使医疗卫生机构共享如患者化验结果和病史等简单资料,也可以让患者随时查询他们的资料。云数据技术不需要特别的设备,只需要一台电脑和网络连接。   但是医学影像资料具有其特殊性——容量巨大。因此在网络使用高峰时段,面对海量的图像存档存储系统文件,即使是高速互联网连接系统也束手无策,更别提拨号连接网络系统了。   所谓的云数据,是以拥有网络连接的电脑为基础的。其可以让用户共享其他设备上所需的资源、软件和信息。   云数据系统除了简单易用之外,还具有一些其他优势。用户可以近乎实时地共享不同设备和组织中的信息。该系统还具有很高的性价比,使用者只需为他们所用到的数据付费。而这对小型医疗操作尤其重要,因为这可以使数据存储和管理都远离实际的医疗操作区域。   医疗卫生政策的制定者们对云数据非常感兴趣。根据微软公司的Ipsos研究,他们其中五分之二的人对云数据有基本了解,而49%的人说他们的组织在利用这个系统。根据调查,在不同行业中,云数据主要用于公司合作(56%)和数据存储(48%)。   许多医疗机构都在研究以云数据为基础的技术来共享医疗图像和报告,这其中包括西雅图儿童医院、阿拉斯加州荷马市的南半岛医院及加利福尼亚州的文图拉社区纪念医院。以圣地亚哥为基础的eMix系统是厂商中立的(测试这个系统的机构使用了不同的PACS厂商),并且是以“用多少付多少”的形式进行收费。   拥有944张床位的耶鲁新天堂(CT)医院将要使用一个云数据平台来收集和共享诊断影像信息,并将其主要用于其新建的拥有168张床位的 Smilow肿瘤医院,以及需要处理从远处送来的急救患者的创伤病房。这个不需要特殊装置和存储设备的系统,即lifelMAGE在线医学影像平台,可以让患者、医生和医院采用电子手段从医院的任何部门收集、共享和使用医学诊断图像。   这个系统采用了一个诊断图像管理的操作界面,使得任何医院雇员都可以加载和浏览患者的医学影像学信息。这些图像然后被传输到该机构的PACS进行储存。   “能够在患者预约前获得其影像学资料,对于我们提高诊疗效率和改善患者护理有很大帮助。”耶鲁新天堂医院的临床影像和信息系统主管迈克尔•马修斯如是说。他还提到,由于他们医院每年有超过500,000名门诊患者,影像学和其他检查资料在相关科室间的有效获取和共享就变得尤为重要。   云数据对于需要大量医学影像学资料的专科医疗机构尤为重要。佛罗里达州坦帕市的莫菲特癌症中心、纽约的斯隆-凯特林癌症中心和波士顿的麻省总医院都在使用这一系统来传输诊断图像。患者常常在首诊时,就可以随身带着包含有他们相关资料的CD或其他移动存储设备。   位于哈特福德市的以CT为基础的安泰保险公司正在使用一种新的云数据处理和临床决定-支持方案。新方案可以使他们通过以循证医学为基础的临床决定- 支持系统,将来自电子病历、主诉、药物治疗和实验室检查结果的信息进行整合,然后将其通过IBM的云数据平台传送给医生和患者。   位于圣地亚哥的夏普公司医疗小组正在使用“协同照护”这一新方案。借助于这一方案,医生和护士可以方便地从该公司多种不同的电子病历系统中获取所需信息。   夏普公司医疗小组的首席执行官约翰•杰帝博士说道:“纸质报告、不连续的数据资料、在正确的时间和地点缺少患者的信息是医疗现状中存在的主要问题。不幸的是,其在大多数医疗机构中都不罕见。患者无法参与到他们自己的就诊活动中,并没有有效地获取自己的临床信息及和医生交流。而我们现在就是要创造一种以患者为中心的系统,将初级医疗医生、专科医生、医院和患者有机地联系在一起,从而达到降低医疗费用,提高诊疗效果的目的。”   麻省莱明斯特健康救助医院的医生,可以通过安全的无线网络技术随时随地获取包括海量PACS资料在内的所有数据。“只要你拥有网络连接和账号,就可以随时随地使用这个系统。”这家拥有150张床位的医院的副院长兼首席信息官理查德•蒙克如是说道。   新的无线数据通道可以比以前传输更大量的数据。无线网络协议(802.11n)使得在更多的设备上共享影像学资料、视频和其他海量资料成为可能。健康联盟医院就使用了Richardson公司基于TX内部无线技术的带有无线网络解决方案的数据通道。   医疗改革所需要的,是供应商与患者之间更密切的合作与沟通。尽管政府资助可以在一定程度上帮助医疗机构负担一部分电子病历的使用费用,但是资料的连接共享仍然是个悬而未决的问题。独立行医者对其尤为担心。“这是他们经济上的负担。”蒙克说道。   云数据一般说来具有很高的性价比。例如,其并不需要IT专业人员来操作和使用。   另一个使用云数据的问题是时间。学习新系统,输入数据,适应工作中遇到的新变化都需要时间,而这些情况在医生的日常工作中并不少见。蒙克这样说道: “只有你尽可能的将这项技术变得让人们可以通过自学掌握,你才会在未来的工作中变得更为轻松。”世界上不存在任何完美的程序,医生们要完全适应电子数据共享也需要一定的时间。但是蒙克认为,连简单的在线方案都不喜欢的医生正在被这一时代所抛弃。一些医生已经做好了接受这一技术的准备,一些医生正在努力适应这一技术,而其他一些医生可能永远都不会成为电子数据世界中的一员。

    时间:2020-09-09 关键词: 云数据 医疗

  • 使用iPad改善医疗服务的十种方法

      目前第一代苹果公司出的iPad可能将无法运行强大的电子健康档案系统。但是,它可能会运行EHR/电子病历的一些应用程序。但业内人士认为,大多数医生会更愿意使用标准的平板电脑,而不是IPAD。   不过,由于iPad有其独特的优势,大部分医生还是会用这种装置,约瑟夫金医生专门整理和提议以下十种方式使用iPad:   1) 使用IPAD教育病人。充分利用多媒体,比如视频,动画,图片,图表等手段和资源向病人传授特定疾病和病症的知识。   2) 允许病人在等待医生时使用IPAD了解医疗卫生和健康信息。你能想像这样的场景吗?当你走进一个医生的办公室,找到安装有iPad的椅子坐下,屏幕上会说:“请打开界面,学习如何改善您的健康” 然后,可以引导病人进入互动教育模块,直到患者等到他/她的医生进入房间。当然,除了互动之外,患者也可以在IPAD读到最新的医学-健康新闻。   3) 使用在IPAD作笔记。你不再需要特别的剪贴板,即使你在办公室不使用电子健康记录(电子病历)或电子医疗记录(EMR),你仍然可以使用IPAD做相应的笔记。   4) 让病人通过网路获得他们的个人健康记录。你可能不希望让患者看你的平板电脑,它包含您的所有患者电子病历/电子病历的数据,但也许你会比较放心地让你的患者通过Wi-Fi无线上网ipad观看相关他们的信息和记录。   5) 让病人在等待就医时,检查他们的电子邮件和浏览网页。他们可能已在用自己的智能手机这样做。但iPad为他们提供一个更大和更容易使用的设备。   6) 你也可以把ipad固定挂在墙上,用于上述所讲的事情。这样,它不会掉下或被拿走。此外您可以使用iPad作为数码相框。   7) 在考试中发挥一些舒缓的音乐室。有急病人?播放一些轻松的音乐。治疗抑郁症患者?播放一些音乐,将欢呼起来。   8)让病人用IPAD的日历来安排他们的下一个就医时间安排。   9)游戏。你需要善待孩子?让他们在IPAD上玩一些游戏。这样他们会喜欢到医院或诊所就诊的!他们将要求他们的父母,“我们今天能到医生办公室?好吗?”   10) 作为一个身体检查的工具。你可以使用在IPAD上,进行心理检查和其他小型诊断评价。需要它们记得3个测试目标?它们可提供直观教具。执行一个心理评估,不必再用以往的文本测试,即可直接在IPAD完成诊断测试。   显然有很多方法可以在医生办公室内使用iPad。一旦苹果公司对这些设备实行降价时,我们可以期望看到很多医生在其办公室实用iPad 等装置,通过创造性和富有教育意义的方法,改善病人的健康,同时亦可通过使用iPad以提高临床工作流程和效率。

    时间:2020-09-09 关键词: ipad 医疗

  • CMET2011:云端技术加速医疗智能信息化

    根据联合国的定义,65岁以上老年人口比例达到7%,称为老龄化社会,这一比例超过14%时,称为老龄社会。         中国老龄事业发展基金会的统计数据显示,目前中国有60岁以上老年人1.8亿,占总人口比例为12.5%,已进入老龄化社会,且处于老龄社会边缘。预计到2020年这一比例将达到20%,到2050年将达到31%。届时,中国将全面进入老龄社会,笔者也将成为其中一员。         目前,中国老年人的平均寿命虽然有所延长,但各种慢性病和职业病较普遍,还存在脑功能、心理健康等问题。另外,由于社会转型,工作压力增大,很多老年疾病已呈现出向中青年转移的特点。这些对中国现有的医疗卫生体制和资源提出了严峻挑战。         中国卫生部部长陈竺在2011年3月的全国两会上曾表示,医疗卫生体制改革是世界难题,中国医改的难点和重点——公立医院改革的主要措施包括:将对全国的公立医院建立大医院支持基层和农村的机制,特别是三甲医院支援全国2000多个县医院,并使优质医疗资源向城市基层医院、社区卫生服务、县医院及乡镇卫生院辐射。 云端技术加速医疗智能信息化         在医疗卫生体制改革中,同一地区及不同地区的医院之间、医院与基层卫生服务机构之间、医疗机构与保障机构之间、医疗服务监管与医疗机构之间要实现互联互通,信息共享。因此,信息化建设是重要环节,而云端技术是医疗信息化的关键技术。         英国于2002年开始实施国家IT发展计划(NPfIT),其中代表性项目HealthSpace重点研究健康信息服务技术。日本和韩国分别于 2004年和2006年推出下一步国家信息化战略,促进普适健康技术发展。欧盟第七框架计划FP7(2007-2013)分别启动了一系列相关项目,重点研究健康信息服务技术。美国于2009年通过卫生信息技术促进经济和临床健康(HITECH)法案,内容之一是推动健康信息技术的发展。         2009年起,国际巨头纷纷开始觊觎中国基层医疗卫生市场。GE健康(原GE医疗)的“健康创想”计划,6年内投资30亿美元开发100种降低医疗成本、提高医疗机会与质量、让更多病人能够用得起的设备。其CT解决方案BrivoCT325/315准备将优质医疗资源向中国基层推进。飞利浦收购了拥有先进彩超、X线、检测仪技术的金科威,与东软合作拓展中国基层医疗设备市场。西门子中国内部代号为“SMART”的战略计划,以简单易用、维护方便、价格适当、可靠耐用和及时上市的产品已经进入中国基层细分市场。         面对来势汹汹的海外兵团,中国科学院深圳先进技术研究院在4月下旬于深圳、上海和北京巡回举行的第四届中国国际医疗电子技术大会(CMET2011)上,公布了低成本健康“海云计划”一期工程总体方案(见图1)。其4项主要任务分别为:1.面向村卫生室的“三基”医疗网底建设工程,五年时间内,以低成本方案装备63万个村级卫生室;2.村医培训基地建设与百万村医培训;3.体系化标准工程;4.面向未来市场的创新技术储备。

    时间:2020-09-09 关键词: 智能 cmet201 医疗

  • 医疗用机器人市场需求旺盛,价格瓶颈凸显

    过去20年来,机器人技术已经被运用在某些特定医疗照护领域,以提升外科手术或是病患复健程序的效率与安全性;近几年来,随着机器人技术的演进,再加上医疗照护市场景气蓬勃,也让各种手术用、辅助用以及远距医疗应用的机器人需求水涨船高。   市场研究机构 ABI Research 的一份最新报告预测,全球医疗用机器人市场规模将由2011年的不到7.9亿美元,在2016年成长至13亿美元,主力是高端手术用机器人与相关的自动化放射手术(radio-surgical )系统。该机构新兴科技市场分析师Larry Fisher表示,机器人技术多年来已经运用在某些特定手术中,随着病患与医师对提升医疗效果的期望,医疗用机器人越来越受欢迎,也加入了其它辅助技术与远距医疗自动化工具。   虽然采用自动化与辅助技术有助于让医疗过程与相关活动更简化、更安全,也更具成本效益,但建置这类技术的初期成本还是一大门槛,尤其是对较小型的医疗机构来说;再加上,专为医疗应用所设计的机器人系统,需要经过复杂的临床测试与主观机关审查程序,这也可能使这类产品的定价高昂,上市之路也会十分漫长。   医疗机器人市场的采购者本来就限于具备特定资格的医疗机构或医事人员,同时又会受到经济条件的限制;较小型的医疗机构恐怕无力负担机器人的采购预算,因为这类系统价格动辄数万美元,甚至可能高达400万美元。因此Fisher表示:“医疗用机器人出货量成长有限,但是由于该类产品的高单价,将使得该市场营收金额在2016年以后达到数十亿美元水准。” Medical robots market to approach USD1.3 billion in 2016, says ABI Research Julien Happich   RoboTIc technology has been used to provide medical care on a limited basis over the past two decades, helping to make surgical procedures and physical rehabilitaTIon more efficient and effecTIve, and safer for paTIents. Recent advances in robots' technological capabilities, combined with the improving economic environment for medical services delivery and payments, are driving increased demand for surgical, assistive and telemedicine-based robots.   A new study by ABI Research, "Healthcare and Medical Robots" foresees the global market for medical robotics growing from just under USD790 million in 2011 to nearly USD1.3 billion in 2016, driven largely by sales of advanced surgical robots and related automated radio-surgical systems.   Larry Fisher, research director of NextGen (ABI Research's emerging technologies research incubator) says, "While robots to assist surgeons have been used on a limited basis for years, the desire of patients and physicians to maximize the efficiency and effectiveness of medical treatment has led to a recent surge in the popularity of medical robots, as well as to the introduction of additional assistive technologies and telemedicine-based automation tools."   Despite the benefits of using automated and assistive technologies to make medical procedures and activities easier, safer and more cost-effective, the initial cost of implementing such technologies remains a barrier to entry, particularly for smaller medical organizations. Moreover, robotic systems designed for medical care and treatment require significant clinical testing and trials as part of the regulatory approvals process, which can raise these products' price tags, and make their journey to market a lengthy one.   Moreover, the medical robots market is limited by the number of qualified medical institutions or practitioners that can use these devices. This group is further limited by economics; smaller organizations simply may not be able to afford the up-front capital expenditure associated with robots that can cost anywhere from tens of thousands of dollars to more than USD4 million per unit.   As a result, says Fisher, "On a unit basis, the market for medical robots will remain limited. At the same time, however, the high average selling price of most medical robots will help propel revenue to the billion-dollar level and beyond by 2016."

    时间:2020-09-09 关键词: 机器人 医疗

  • 医疗卫生行业中BIS-6550的应用

    医疗卫生行业中BIS-6550的应用

      系统概述   随着信息爆炸时代的到来,数字标牌系统的应用在人们的生活中随处可见。系统基于网络,覆盖医院大厅、住院部、候诊区、就诊区、药房、电梯间、通道等场所,通过数字标牌系统向患者及其家属提供挂号信息、能够更直观的为大众传播医疗常识、季节性疾病预防知识、各医生的看诊状况等相关新闻资讯、展示新型的药物公益广告和就医指南。   系统原理   数字标牌系统一般由分行发布端、网络平台、支行发布端、播放端和显示终端等五部分组成。   数字标牌系统可对多媒体内容的播放时间、播放次数及播放范围进行统计和记录,还可以在播放的同时实现更强大的交互功能,是一种以信息输出播放为目的,以信息发布传递为主导的软件系统。它通过将文本,图片,动画,视频,音频有机组合,实时的形成一段段连续的画面,并通过现有的各种显示设备,播放给人们观看,向人们传达各种宣传信息。   数字标牌系统采用了CS结构,主从式体系,可借助于现有的通讯网络,将信息传送到网络内的任何地方并播放输出。   系统优势   华北工控该款产品BIS-6550采用紧凑且采用无风扇冰翅外壳,使其整机性能得到进一步提升,系统采用Intel 945GSE+ICH7M芯片组,板载intel ATOM N270处理器。超低功耗、散热性好,保证系统高质量、安全稳定运行。媒体接口包括VGA,HDMI,S_VIDEO,TV-out,搭配高清硬件解码卡满足全高清视频格式的播放,可以随机播放丰富的动态高清数字信息及健康知识。内置的WIFI和千兆以太网提供灵活的网络应用环境,可选的外置USB无线高清电视调协器,兼容性强,简单易用。   系统框图        系统评价   客户在经过选型后选用了华北工控的此款系统,从系统自身来看是因为此款产品经过测试后,质量比较稳定,能满足长时间的高清播放,能兼容丰富的系统设备,简单易用。另外加上华北工控的性价比及高质量的服务都得到了客户的高度认可。

    时间:2020-09-09 关键词: bis-6550 医疗

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